Le rôle de l’apprentissage automatique et de l’exploration de données en vision par ordinateur

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie puissante, particulièrement efficace pour analyser différents types de données et apprendre au fil du temps. La vision par ordinateur, branche de l’IA, vise par exemple à comprendre les données visuelles. Un autre domaine important est l’apprentissage automatique (AA) qui, avec l’exploration de données, contribue largement à améliorer les modèles de vision par ordinateur. L’exploration de données consiste à trouver des motifs utiles dans de grands jeux de données, tandis que l’apprentissage automatique s’appuie sur ces motifs pour entraîner des modèles d’IA à effectuer des tâches sans instructions détaillées.

Ces technologies se répandent dans des secteurs comme les voitures autonomes, la finance et l’industrie manufacturière, car elles ont connu de grands progrès ces dernières années. Dans cet article, nous expliquerons ce que sont l’exploration de données et l’apprentissage automatique, comment ils sont utilisés en vision par ordinateur et comment ils contribuent ensemble aux progrès dans des domaines comme la santé.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?#

L’apprentissage automatique permet aux machines d’apprendre d’une manière comparable aux humains, en utilisant des données et des algorithmes pour reconnaître des motifs et prendre des décisions avec peu de supervision humaine. À mesure que ces systèmes sont exposés à des données, ils améliorent progressivement la précision de leurs prédictions.

Le processus consiste à utiliser des algorithmes pour produire des prédictions ou des classifications à partir de données d’entrée. L’algorithme repère d’abord des motifs et formule une première hypothèse ou inférence éclairée. Pour évaluer la précision, une fonction d’erreur compare les résultats du modèle à des exemples connus, puis le système ajuste ses paramètres afin de réduire les erreurs. Ce cycle d’évaluation et d’ajustement se poursuit automatiquement jusqu’à ce que le modèle atteigne le niveau de performance souhaité.

On distingue généralement quatre types d’apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement. Voyons chacun d’eux :

• Apprentissage supervisé : les algorithmes apprennent à partir de données étiquetées pour prédire les résultats correspondant à de nouvelles entrées. Les systèmes de filtrage des courriels indésirables utilisent l’apprentissage supervisé.
• Apprentissage non supervisé : contrairement à l’apprentissage supervisé, cette méthode s’appuie sur des données non étiquetées. L’algorithme repère des motifs ou regroupe les données selon leurs similitudes, sans aucune indication. Cette méthode est souvent utilisée pour des tâches comme la détection d’anomalies.
• Apprentissage semi-supervisé : cette approche combine une petite quantité de données étiquetées à un ensemble plus vaste de données non étiquetées. L’algorithme apprend à partir des deux pour améliorer sa précision, ce qui est utile lorsque les données étiquetées sont rares ou coûteuses.
• Apprentissage par renforcement : ici, l’algorithme apprend en interagissant avec son environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités selon ses actions. Il s’améliore en cherchant à maximiser les récompenses et est couramment utilisé dans des domaines comme la robotique, les jeux et les voitures autonomes.

Fig 1. Types d’apprentissage automatique.

Qu’est-ce que l’exploration de données ?#

L’exploration de données consiste à étudier et à analyser de grands ensembles de données afin de découvrir des motifs cachés, des tendances et des informations précieuses qui ne sont pas immédiatement évidents. Elle transforme les données brutes en informations utiles en combinant des techniques statistiques, l’apprentissage automatique et des outils de gestion de bases de données pour repérer des liens et des motifs dans les données.

Le processus commence par la collecte de données provenant de différentes sources, comme des bases de données ou des feuilles de calcul, puis par leur organisation dans un format structuré. Les données sont ensuite nettoyées afin d’éliminer les erreurs, les incohérences et les informations manquantes et d’en garantir l’exactitude. Une fois les données prêtes, des algorithmes avancés et des méthodes statistiques servent à les analyser.

Voici quelques-unes des techniques les plus courantes d’analyse des données :

• Classification : regrouper les données en catégories prédéfinies en fonction des motifs identifiés.
• Regroupement : rassembler des points de données similaires afin de repérer les regroupements naturels présents dans les données.
• Association : identifier les relations entre les variables, par exemple en repérant les articles souvent achetés ensemble.

Ces techniques permettent d’extraire des motifs pertinents et des informations utiles des données. Les résultats sont ensuite interprétés et présentés de manière à être compréhensibles et exploitables, transformant les données brutes en informations précieuses qui peuvent t’aider à prendre des décisions éclairées.

Fig 2. Les étapes de l’exploration de données.

Comprendre les applications de l’apprentissage automatique et de l’exploration de données#

L’apprentissage automatique et l’exploration de données peuvent avoir un impact important dans de nombreux secteurs. Pour comprendre l’effet de ces technologies, prenons le secteur du commerce de détail comme exemple.

L’apprentissage automatique peut être particulièrement utile aux détaillants qui misent sur les ventes en ligne. De grandes entreprises comme eBay et Amazon utilisent des outils intégrés d’apprentissage automatique tout au long de leurs cycles de vente. L’une des principales applications dans le commerce de détail est le rapprochement de produits : il s’agit d’identifier et de relier des articles identiques dans différents catalogues, ce qui facilite les comparaisons de prix, la création de fiches produit regroupées et le repérage des lacunes dans l’offre. Le rapprochement manuel convient aux petits catalogues, mais l’apprentissage automatique permet de traiter efficacement des catalogues beaucoup plus volumineux. Il permet également différents types de rapprochement : correspondances exactes, proches, par image, par attribut, par catégorie et entre domaines.

Fig 3. Types de correspondances de produits.

Dans le commerce de détail, l’exploration de données peut notamment servir à comprendre le comportement des clients, en particulier grâce à la segmentation de la clientèle. Les clients peuvent être regroupés selon des caractéristiques communes, comme leurs données démographiques, leurs habitudes d’achat ou leur historique d’achats. Les détaillants peuvent s’appuyer sur ces groupes pour créer de nouvelles stratégies marketing destinées aux clients actuels et futurs.

En matière de comportement des clients, l’analyse de l’attrition, aussi appelée désabonnement ou perte de clients, constitue une autre application importante de l’exploration de données dans le commerce de détail. Les détaillants peuvent comprendre quels types de clients les quittent, pourquoi ils partent et comment améliorer leur fidélisation. Même si un certain niveau d’attrition est inévitable, le repérage de motifs grâce à l’exploration de données permet aux détaillants de prendre des mesures préventives, comme proposer des offres spéciales ou des coupons, pour réduire la perte de clients.

Fig 4. Segmentation de la clientèle.

Le lien entre l’apprentissage automatique, l’exploration de données et la vision par ordinateur#

La vision par ordinateur est un domaine de l’IA qui s’appuie fortement sur l’apprentissage automatique pour apprendre aux ordinateurs à interpréter les données visuelles provenant d’images et de vidéos. L’exploration de données peut quant à elle soutenir les applications de vision par ordinateur en analysant de grandes quantités de données brutes afin de sélectionner les images les plus pertinentes pour l’entraînement du modèle. C’est essentiel pour que le modèle apprenne à partir des meilleurs exemples, réduise les données superflues et se concentre sur l’essentiel. L’exploration de données aide ainsi les modèles de vision par ordinateur à gagner en efficacité et en précision pour des tâches comme la détection d’objets, la segmentation d’instances et la classification d’images.

Découvrir les applications qui utilisent l’apprentissage automatique, l’exploration de données et la vision par ordinateur#

Pour comprendre la synergie entre l’apprentissage automatique, l’exploration de données et la vision par ordinateur, examinons un exemple d’application dans le secteur de la santé.

L’apprentissage automatique, l’exploration de données et la vision par ordinateur font progresser considérablement la santé. Des établissements médicaux comme Johns Hopkins Medicine, aux États-Unis, utilisent ces technologies pour analyser des images médicales et détecter précocement des maladies et des anomalies comme les tumeurs. Des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8 peuvent analyser les images pour repérer les anomalies, tandis que l’apprentissage automatique peut détecter dans les dossiers des patients des motifs susceptibles de signaler des problèmes de santé. L’exploration de données peut ensuite parcourir de vastes volumes de données connexes pour aider à trouver des traitements efficaces ou des remèdes éventuels. En combinant ces technologies, les professionnels de la santé peuvent poser des diagnostics plus précis et élaborer de meilleurs plans de traitement, ce qui améliore les résultats pour les patients.

Fig 5. Utilisation de YOLOv8 pour détecter des tumeurs.

Défis et perspectives#

Même si les applications faisant appel à la vision par ordinateur, à l’exploration de données et à l’apprentissage automatique présentent divers avantages, certaines limites doivent être prises en compte. Ces innovations nécessitent souvent de grandes quantités de données pour fonctionner correctement, et la confidentialité des données peut poser problème. Par exemple, les systèmes de vision par ordinateur dans les magasins peuvent collecter et traiter des données sur les consommateurs, qui doivent être informés de cette collecte.

Outre les questions de confidentialité des données, la complexité des modèles de vision par ordinateur constitue un autre problème. Il peut être difficile de comprendre comment ces modèles produisent un résultat donné lorsqu’on cherche à prendre des décisions éclairées. Malgré ces difficultés, de plus en plus de mesures sont mises en place pour rendre les solutions d’IA plus responsables. Par exemple, des techniques comme l’apprentissage fédéré gagnent en popularité, car elles permettent de développer l’IA tout en protégeant la vie privée.

L’apprentissage fédéré est une méthode qui permet aux modèles d’apprendre à partir de données tout en laissant celles-ci à leur emplacement d’origine. Au lieu de rassembler toutes les données dans une base centralisée, le modèle est entraîné directement sur les appareils ou serveurs individuels qui les hébergent. Ces appareils renvoient ensuite uniquement les mises à jour du modèle, et non les données elles-mêmes. Ces mises à jour sont prises en compte pour améliorer le modèle global.

Points clés à retenir#

L’apprentissage automatique et l’exploration de données jouent tous deux un rôle important en vision par ordinateur. Ils aident à analyser de grandes quantités de données visuelles, à en tirer des informations essentielles et à faire progresser des domaines comme la santé, le commerce en ligne et les voitures autonomes. Malgré les défis liés à la protection de la vie privée et à la compréhension des modèles complexes, de nouvelles méthodes comme l’apprentissage fédéré contribuent à les relever. À mesure que ces technologies progressent, elles devraient favoriser de meilleures décisions et davantage d’innovations dans de nombreux domaines, rendant nos vies plus efficaces et plus connectées.

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